Flex4数据绑定

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009"
xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark"
xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" minWidth="955" minHeight="600">
<s:layout>
<s:BasicLayout/>
</s:layout>

<!--使用数据绑定方法一:使用绑定标签绑定,注意使用绑定标签引用组件的使用不用使用大括号-->
<fx:Binding source="myTextInput5.text"
destination="myTextInput6.text"
twoWay="true"/>
<mx:HBox x="0" y="0">
<s:TextInput id="myTextInput5"/>
<s:TextInput id="myTextInput6"/>
</mx:HBox>

<!--不使用数据绑定-->
<s:Group x="0" y="50">
<s:layout>
<s:HorizontalLayout/>
</s:layout>
<s:TextInput id="myTextInput1"/>
<s:Button label="copy:" click="myTextInput2.text = myTextInput1.text;"/>
<s:TextInput id="myTextInput2"/>
</s:Group>



<!--使用数据绑定方法二:直接在属性上引用另一个组件的属性值,注意添加大括号-->
<s:Group x="0" y="80">
<s:layout>
<s:HorizontalLayout/>
</s:layout>
<s:TextInput id="myTextInput3" text="{myTextInput4.text}"/>
<s:Button label="dont click data is binding"/>
<s:TextInput id="myTextInput4" text="{myTextInput3.text}"/>
</s:Group>

<!--使用数据绑定方法3: 绑定Action变量,使用关键字[Bindable]-->

<fx:Script>
<![CDATA[
[Bindable]
public var myString:String="";
]]>
</fx:Script>
<s:Group x="0" y="110">
<s:layout>
<s:HorizontalLayout/>
</s:layout>
<s:TextInput id="myTextInput7"/>
<s:Button label="update my Variable" click="myString=myTextInput7.text"/>
<s:TextInput id="myTextInput8" text="{myString}"/>
</s:Group>

<!--
在真正的应用程序中,会存在各种组件铜鼓绑定监听众多变量。组件会随着数据变化做出反应,但
这些组件却不必关心数据和信息的来源,一种常见的情形时:从外部数据源中取得数据,然后保存在本地
绑定变量中,而相应的视觉组件负责监听这些变量并显示相应的信息。
-->
</s:Application>
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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